本文介绍了如何构建内部数据库，以持续捕获和存储SpiderRock MLink的TSLA期权实时隐含波动率分析数据。通过存储快照为可查询的历史记录，用户可以随时查看和分析当前状态。文章还讨论了重建波动率微笑、跟踪ATM隐含波动率和偏斜，以及设置警报阈值以监控市场变化。
本文提出了一种新的神经网络模型，用于预测隐含波动率。该模型融入了金融领域的先验知识，并考虑了波动率微笑的激活函数。通过嵌入金融条件进行训练，该模型在S&P 500指数上的期权数据方面表现优于基准模型。该模型与现有的金融理论和隐含波动率面的条件相一致。
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